論文の概要: Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16151v2
• Date: Thu, 28 Dec 2023 15:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:43:35.413603
• Title: Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images
• Title（参考訳）: 放射線画像を用いた大規模長尾疾患診断
• Authors: Qiaoyu Zheng, Weike Zhao, Chaoyi Wu, Xiaoman Zhang, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie
• Abstract要約: 本研究では,放射線画像における大規模大語彙疾患分類の問題点について検討する。 i)データセット構築では、39,026ケース(192,675スキャン)を含む930のユニークなICD-10-CMコードとリンクした5568の障害を含む、学術的にアクセス可能な大規模診断データセットを構築します。 さらに,本研究の最終モデルは事前学習モデルとして機能し,様々な外部データセットの診断に役立てることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.37561810438641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we aim to investigate the problem of large-scale, large-vocabulary disease classification for radiologic images, which can be formulated as a multi-modal, multi-anatomy, multi-label, long-tailed classification. Our main contributions are three folds: (i), on dataset construction, we build up an academically accessible, large-scale diagnostic dataset that encompasses 5568 disorders linked with 930 unique ICD-10-CM codes, containing 39,026 cases (192,675 scans). (ii), on model design, we present a novel architecture that enables to process arbitrary number of input scans, from various imaging modalities, which is trained with knowledge enhancement to leverage the rich domain knowledge; (iii), on evaluation, we initialize a new benchmark for multi-modal multi-anatomy long-tailed diagnosis. Our method shows superior results on it. Additionally, our final model serves as a pre-trained model, and can be finetuned to benefit diagnosis on various external datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, マルチモーダル, マルチ解剖学, マルチラベル, ロングテール分類として定式化できる, 放射線画像の大規模大語彙分類の問題について検討する。 主な貢献は3つあります i) データセット構築において,930個のICD-10-CMコードに関連付けられた5568個の障害を含む学術的にアクセス可能な大規模診断データセットを構築し,39,026ケース(192,675スキャン)を含む。 (ii)モデル設計において,様々な画像モダリティから任意の数の入力スキャンを処理可能な新しいアーキテクチャを提案する。 (iii) 評価において, マルチモーダルマルチ解剖学的長期診断のための新しいベンチマークを初期化する。 本手法は優れた結果を示す。 さらに、最終モデルは事前訓練されたモデルとして機能し、様々な外部データセットの診断に役立てることができる。

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